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怎么使用IntelliJ调试Java Streams

IntelliJ IDEA macOS版
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原理让我们从一个简单的Stream开始,我们可以在IntelliJ为其创建一个基本的Streamdebugger:.sorted().collect(toList());上面的代码创建了一个由字符串“A”、“B”、“C”组成的Stream。紧接着对这个Stream进行sorted()操作,从而创建了一个新的Stream(至少在Java8-10中是这样),其中的元素是第一个Stream的元素按字母排序的结果。也就是说,第二个Stream包含“A”、“B”、“C”三个元素。最后,这些将元素放到一个List中。

本文目录

    原理

    让我们从一个简单的 Stream 开始,我们可以在 IntelliJ 为其创建一个基本的 Stream debugger:

    .sorted()

    .collect(toList());

    上面的代码创建了一个由字符串 “A”、“B”、“C”组成的 Stream。紧接着对这个 Stream 进行 sorted() 操作,从而创建了一个新的 Stream(至少在 Java 8-10 中是这样),其中的元素是第一个 Stream 的元素按字母排序的结果。也就是说,第二个 Stream 包含“A”、“B”、“C”三个元素。最后,这些将元素放到一个 List 中。

    Stream s0 = Stream.of("C", "B", "A"); // "C", "A", "B"

    Stream s1 = s0.sorted(); // "A", "B", "C"

    List strings = s1.collect(toList()); // [“A”, “B”, “C”]

    这大体上演示了 Stream debugger 如何工作。它将一个 stream 管道操作分割成多个代码片段,一步一步地调用中间运算操作,从而可以保留每一步操作的元素内容以供分析。

    Stream.of("C", "B", "A")

    .peek(saveStep(0))

    .sorted()

    .peek(saveStep(1))

    .collect(toList()); // The final result is saved to step 2

    注意:真正的技术实现并不是上面这样,它只是提供了很好的概览。

    在 IntelliJ’s debugger 中有更加形象化的表示:

    它简洁明了地展示了 Stream 管道里的每个中间操作细节,以及最后结果。

    调用

    想调用 stream debugger 的话,首先要在 Stream 定义处设置断点:

    然后,启动调试会话(以 debug 模式运行):

    当到达断点时,可以按指定的按钮(可能有些不好找)来调用 Stream debugger,下面用红圈标出:

    这样就打开了 stream debugger,和上文所展示的一样。

    数据库 Streams

    我将使用 Speedment(stream ORM),它允许通过标准的 Java Streams 操作来查询数据库,因此也能通过 IntelliJ 来调试操作。可以通过 Speedment initializer 来创建一个 Speedment 项目。

    可以通过下面方式创建一个 Java 应用。

    Speedment app = new SakilaApplicationBuilder()

    .withPassword("sakila-password") // Replace with your own password

    .build();

    FilmManager films = app.getOrThrow(FilmManager.class);

    现在我们可以对数据库“film”表进行 stream 操作。下面是个例子:

    List map = films.stream()

    .filter(Film.LENGTH.equal(60))

    .sorted(Film.RATING.reversed())

    .collect(toList());

    代码将从所有 Film(电影) 对象中筛选出长度为 60 分钟的,然后通过 Film.RATING(评级)对这些 Film 对象进行排序(降序),最后将所有元素放入一个 List。

    我们调用 Stream debugger 时,会看到下面这张图:

    我们可以看到,初始 stream 中有 1000 部电影。筛选操作后,只剩 8 部电影,紧接着排序并放到一个 List。

    计算统计

    假设我们要计算所有 PG-13 级别(电影分级制度中的一种)电影的最小时长、最大时长以及平均时长。代码如下:

    IntSummaryStatistics stat = films.stream()

    .filter(Film.RATING.equal("PG-13"))

    .mapToInt(Film.LENGTH.asInt())

    .summaryStatistics();

    可以看出,我们可以与 Stream debugger 交互,并在 stream 管道中点击元素来高亮显示,也可以在元素间滚动查看单个操作步骤。

    Speedment 优化了数据库 Stream 中间操作,并将其融合进 SQL 查询。但使用 Stream debugger 时,优化并没有生效,以便让我们可以看到 Stream 管道中的所有操作步骤。

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